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Classes Definidas

Em uma parte da aula quando informa sobre a execução do código abaixo:

misterio1 = [1,1,1]
misterio2 = [1,1,0]
misterio3 = [0,1,1]

testes = [misterio1, misterio2, misterio3]
model.predict(testes)

Eu não entendi o motivo do resultado array([0, 1, 0]) estar errado. O professor informa que na verdade, esses animais já tinham uma classe definida que não foi revelada antes do teste: se tratavam de um cachorro e dois porcos ([0,1,1]). Neste caso, o algorítimo errou 1 de 3.

Eu não entendi, como assim classe definidade que não foi revelada antes do teste?

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E aí, Adriano. Beleza?

Esse exemplo serviu pra mostrar como funciona a validação do modelo. Geralmente, quando fazemos o ajuste pra previsão, nós precisamos testar o quanto esse modelo consegue acertar olhando pra dados que, de preferência, não tenham entrado no ajuste do modelo.

Então esse grupo de 3 animais "misteriosos" serviu como esse grupo de teste. Nós pedimos para o modelo prever animais que nós já conhecemos e comparamos as respostas do modelo com a realidade. Nesse caso deu 66.7% de acerto, então é mais ou menos nisso que nós podemos confiar quando precisarmos usar o modelo pra classificar animais que nós de fato não conhecemos.

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